论文题目：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdfgithub链接：https://github.com/facebookresearch/llama/tree/mainhuggingface链接：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf1模型简介LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benc

目录蓝图点积dotYaw判断 后期处理动画蓝图 动画层接口ControlRig:蓝图首先我们创建一个actor类，这个actor类是我们要看的东西，actor在哪，我们的动物就要看到哪里（同样，这个我们也是做一个父类，因为它会和我们的蓝图类模板一起使用）。这样子做，将模型作为根（也可以不做根），然后把碰撞放在模型底下，这样如果之后想要模型物理模拟，碰撞体也可以跟着模型一起移动。  在pawn的模板里面做两个函数，分别是看见了这个actor和没看见；然后到actor模板中通过tick来这样做：  然后我们在人物的tick中做判断：这里我们做一个函数，这个函数专门在tick中使用：  有两种方法，

不得不说，最近的AI技术圈很火热，前面的风头大都是chatGPT的，自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后，CV圈也热起来了，昨天只是初步了解了一下SAM，然后写了一篇基础介绍说明的博客，早上一大早起来已经有2k左右的阅读量了。 我果断跑去官方项目地址看下： 好恐怖的增长速度，昨天写博客的时候也不到6k，今天一早已经翻一倍，估计随着这波宣传推广后，会迎来更加恐怖的增长，说明大家对他还是满怀期待的。今天主要是下载了官方的源码，想要自己实践使用一下预测提示输入这样的效果。在官方的介绍中可以看到： 可以有两种使用当时，这里我先实践使用的是第一种的方式，我使用的测试图片也是官方源码附带的，

不得不说，最近的AI技术圈很火热，前面的风头大都是chatGPT的，自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后，CV圈也热起来了，昨天只是初步了解了一下SAM，然后写了一篇基础介绍说明的博客，早上一大早起来已经有2k左右的阅读量了。 我果断跑去官方项目地址看下： 好恐怖的增长速度，昨天写博客的时候也不到6k，今天一早已经翻一倍，估计随着这波宣传推广后，会迎来更加恐怖的增长，说明大家对他还是满怀期待的。今天主要是下载了官方的源码，想要自己实践使用一下预测提示输入这样的效果。在官方的介绍中可以看到： 可以有两种使用当时，这里我先实践使用的是第一种的方式，我使用的测试图片也是官方源码附带的，

【StableDiffusion论文精读】High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（主打详细和易懂）0、前言（学的明明白白）Abstract1.Introduction1.1民主化的Democratizing高分辨率图像合成1.2向潜在空间出发1.3总结2.RelatedWork（粗看）2.1GenerativeModelsforImageSynthesis2.2DiffusionProbabilisticModels(DM)2.3Two-StageImageSynthesis3.Method(需要细看)3.1.Percept

https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma

我有许多EntityFramework表，我已经使用它们的部分类来支持接口(interface)IHistoricEntity。IHistoricEntity具有ActiveToDatetime?属性。//AutogeneratedLINQtoEntitiesdomainservice:[EnableClientAccess()]publicpartialclassProductService:LinqToEntitiesDomainService{publicIQueryableGetANALYSIS_CODES(){returnthis.ObjectContext.ANALYSIS

我有许多EntityFramework表，我已经使用它们的部分类来支持接口(interface)IHistoricEntity。IHistoricEntity具有ActiveToDatetime?属性。//AutogeneratedLINQtoEntitiesdomainservice:[EnableClientAccess()]publicpartialclassProductService:LinqToEntitiesDomainService{publicIQueryableGetANALYSIS_CODES(){returnthis.ObjectContext.ANALYSIS

论文提出了latentdiffusionmodels(LDMs)。基于该模型最著名的工作是文本生成图像模型stable-diffusion。普通的扩散模型在像素空间操作，运算复杂度较高。为了保证在低资源下训练扩散模型，并保留扩散模型的质量和灵活性，该论文使用预训练的自编码器得到隐含空间，并在隐含空间中训练扩散模型。另一方面，该论文使用cross-attention机制为扩散模型引入条件，条件可以是文本、boundingbox等。方法方法的整体结构如上图。先用自编码器训练通用的压缩模型（红色部分），通用的压缩模型可以用来训练不同的扩散模型。之后在自编码器的低维隐含空间上训练扩散模型（绿色部分），

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.02245.pdf1.引言  分割一切模型（SAM）作为视觉领域的基石模型，有强大的泛化性，能解决很多2D视觉问题。但是SAM是否可以适用于3D视觉任务，仍需要被探索。  目前几乎没有关于3D目标检测的零样本学习，如何使SAM的零样本能力适用于3D目标检测是本文的主要研究内容。  本文提出SAM3D，使用SAM分割BEV图，然后从输出的掩膜预测物体。2.方法2.1准备知识  问题定义  给定一个在有标注的源数据集Ds={Xis,Yis}D_s=\{X_i^s,Y_i^s\}Ds​={Xis​,Yis​}上训练的模型FFF，以及一个